“智慧交融：大型语言模型与知识图谱的协同创新之路”

原标题：大型语言模型与知识图谱协同研究综述：两大技术优势互补
文章来源：人工智能学家
内容字数：19072字

综述：LLM与知识图谱的联合研究进展

本综述文章探讨了大型语言模型（LLM）与知识图谱（KG）结合的最新研究成果，主要包括用知识图谱增强LLM的研究进展、用LLM增强知识图谱的成果，以及LLM与知识图谱的协同应用。

1. LLM的背景与挑战

大型语言模型如BERT、RoBERTA和T5等在自然语言处理任务中表现优异，但由于缺乏事实知识，往往会出现生成错误信息的现象，导致可信度下降。此外，LLM的黑箱特性使得其知识的可解释性较差，而这些问题在医疗和法律等关键领域尤为突出。

2. 知识图谱的优势

知识图谱通过三元组形式（头实体、关系、尾实体）结构化存储大量事实，具备较强的符号推理能力和可解释性，能够为特定领域提供准确信息。然而，知识图谱的构建复杂且常常不完备，未能有效涵盖新知识。

3. LLM与知识图谱的结合

近年来，将LLM与知识图谱结合的研究越来越受到重视。这种结合能够互为补充，提升各自的性能。用知识图谱增强LLM可通过在预训练和推理阶段提供外部知识，而用LLM增强知识图谱则可以改善知识图谱的嵌入、补全及问答性能。

4. 研究进展与路线图

文章提供了一份前瞻性的路线图，概括了三种整合模式：用知识图谱增强LLM、用LLM增强知识图谱、LLM与知识图谱协同。同时，详细分类了相关研究，并总结了各自的优缺点及潜在应用。

5. 面临的挑战与未来方向

当前研究仍面临许多挑战，包括如何处理LLM中的幻觉问题、知识图谱的动态更新以及提升两者的协同推理能力。未来研究方向包括利用知识图谱检测和编辑LLM中的知识、以及探索多模态知识图谱与LLM的结合。

综上所述，LLM与知识图谱的结合为自然语言处理领域提供了新的思路，具有广泛的应用潜力和研究价值。

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